作者簡介
Anirudh Koul
為知名的人工智慧專家、聯合國/TEDx講者、以及Microsoft AI & Research前資深科學家,他在那裡創建了Seeing AI,常被認為是盲人社群中除了iPhone之外最常被使用的技術。
Siddha Ganju
是是Nvidia的自動駕駛設計師。她被富比士雜誌列入「傑出青年」(30 under 30)之中。較早時她在Deep Vision為資源受限的邊緣裝置開發深度學習模型。
Meher Kasam
是一位經驗老到的軟體開發人員,他所寫的應用程式每天都被數千萬的使用者使用。目前他是Square的iOS開發人員,並且曾經在微軟和亞馬遜工作過,他為Square以及微軟開發了各種應用程式,從Square的Point of Sale到Bing iPhone應用程式。
第 1 章 探索人工智慧的景色
第 2 章 畫中所言為何:用Keras進行影像分類
第 3 章 貓狗大戰:用Keras在30行內搞定遷移學習
第 4 章 建立反向影像搜尋引擎:了解嵌入
第 5 章 從菜鳥到大師級預測器:最大化捲積類神經網路的準確度
第 6 章 最大化TensorFlow之速度與效能:便利的清單
第 7 章 實用工具、提示與技巧
第 8 章 電腦視覺雲端API:15分鐘內開始運行
第 9 章 使用TensorFlow Serving與KubeFlow進行雲端可擴展推論服務
第 10 章 使用TensorFlow.js與ml5.js在瀏覽器上運行人工智慧
第 11 章 使用Core ML在iOS上進行即時物件分類
第 12 章 使用Core ML與Create ML建立iOS上的Not Hotdog
第 13 章 食物界的Shazam:使用TensorFlow Lite和ML Kit來開發Android應用程式
第 14 章 使用TensorFlow物件偵測API建立完美的喵星人定位應用程式
第 15 章 成為自造者:探索邊緣裝置上的嵌入式人工智慧
第 16 章 使用Keras進行端到端深度學習模擬自駕車
第 17 章 一小時內建造一部自駕車:在AWS DeepRacer使用增強式學習